Introducción al lenguaje de programación estadístico R

Taller introductorio a la Ciencia de Datos con R

Jess Garriga

Sobre R-Ladies Mendoza

R-Ladies Mendoza es parte de una organización mundial para promover la Diversidad de Género en la comunidad R.

¿Dónde pueden enterarse de nuestras actividades?

¿Qué es R?

Sobre R

R es un lenguaje de programación estadístico de código abierto utilizado por profesionales, cientistas de datos y personal estadístico. Su comunidad principal es CRAN, una red de repositorios que alojan miles de paquetes FOSS para análisis, modelado, visualización, webscraping y más sobre diversos datos.

Historia

R se origina en S, un lenguaje de programación privativo creado en los Laboratorios Bell de Estados Unidos (creadores del sistema operativo Unix, etc.).

En 1992, Ross Ihaka y Robert Gentleman crearon una implementación abierta y gratuita de S, a saber, R. En 1995 sale una versión inicial y en el 2000 una versión final estable.

Actualmente, el mantenimiento y desarrollo de R es realizado por el R Development Core Team, un equipo de especialistas de diferentes instituciones alrededor del mundo.

Por qué usar R

R es distribuido de manera gratuita, a través de la Licencia Pública General de GNU, por lo que es software libre y de código abierto (FOSS). Podés estudiar su código y hasta crear tus propias versiones. La licencia te permite usar R para los fines que desees, sin limitaciones.

Instalación de R, RStudio y Quarto

R Base incluye…

  • Valores (unidad mínima de trabajo, clase numérico, caracter, cadenas…)
  • Vectores (“variables”; conjunto de valores)
  • Funciones (operación computacional que nos permite resolver problemas por medio de argumentos y parámetros)
  • Objetos (el elemento más importante de R, a los cuales podemos asignarles distintos contenidos)
  • Data frames (“bases de datos”; objeto que contiene filas o casos y columnas o variables relacionadas entre sí)

Ejemplos

  • Valores: 1; "dos"; "2"; "dos palabras"
  • Vectores: c(1, 2, 3, 4, 5); c("perro", "gato")
  • Funciones: sum(5,5,5); summary(datos_empleados)
  • Objetos: animales = c("perro", "gato")
  • Data frames: datos_empleados <- data.frame(nombre, edad, peso)
  • Para ver todas las funciones, consultar en la consola library(help = "base")

Algunas funciones…

Función Acción
dim() Nos dice cuántas filas y columnas tiene la base
colnames() Devuelve todos los nombres de las variables de la base
str() Devuelve una vista preliminar de la estructura de las variables
summary() Devuelve un resúmen de medidas centrales para variables numéricas y características para variables de texto
class() Chequeo el tipo de objeto

Algunas funciones…

Función Acción
length() Devuelve la cantidad de elementos de un objeto
table() Frecuencia simple o bivariada de una variable
is.na() Verifica la presencia de valores NA (missing) en la base/variable
mean() Calcula el valor promedio (media) de una variable numérica

Amplia gama de paquetes

Varios paquetes para lo que necesites

R es una excelente opción para las ciencias sociales, de datos y la estadística debido a su flexibilidad y capacidad para manipular y visualizar datos de manera efectiva. Cuenta con muchos paquetes y librerías especializadas para diversas tareas de análisis, lo que permite a les usuaries adaptar su enfoque a las necesidades específicas de su proyecto.

Librería eph

“La librería eph tiene por objecto facilitar el trabajo de aquellos usuarios y usuarias de la Encuesta Permanente de Hogares - INDEC que deseen procesar datos de la misma mediante el lenguaje de programación R”.

Tidyverse

Se trata de una colección de paquetes de R diseñados para facilitar y mejorar el proceso de manipulación, análisis y visualización de datos.

Instalación de Tidyverse

  • Ejecutar el siguiente código en la consola de R:
install.packages("tidyverse")
  • Al iniciar sesión en R (independientemente del IDE):
library(tidyverse)

Tidy data para un análisis eficiente

Una de las principales filosofías de Tidyverse es el enfoque de “tidy data”, que promueve la estructuración de los datos de manera ordenada y consistente para facilitar su análisis. También fomenta el uso de pipes (%>%)para encadenar operaciones de manipulación de datos de manera intuitiva.

Créditos a Pablo Tiscornia y Andrea Gómez Vargas

¿Cómo se estructura un proyecto?

Proyectos y rutas de trabajo

  • 📂 proyecto_eph_sociologia
    • 📂 docs_metodologicos
      • 📄 EPH_registro_1T2022.pdf
    • 📂 entradas
      • 📄 usu_hogar_T122.txt
      • 📄 usu_individual_T122.csv
    • 📂 salidas
      • 📄 grafico_barras.png
    • 📂 scripts
      • 📄 1_levantar_datos.R
    • 📄 proyecto_eph.Rproj

Proyectos y flujo de trabajo

  1. Creo y armo la carpeta del proyecto
  2. Ubico los datos en la carpeta correspondiente (entradas)
  3. Abro Rstudio y creo un proyecto, ubicado en la carpeta principal (por ejemplo, “proyecto_eph.Rproj”)
  4. Creo un script para trabajar en R y lo guardo en la carpeta script
  5. En el script, cargo los paquetes cuyas funciones voy a utilizar. Creo un objeto en el cual voy a importar los datos.

Carga de datos en el proyecto

# Cargo la librería
library(readr)

# Cargo los datos
dataset <- read_csv(readr_example("mtcars.csv"))

# Visualizo los datos
View(dataset)

# NOTA: para obtener más ayuda sobre los parámetros de la función, ejecutar en la consola "?read_csv"

Ejemplo de un proyecto

Ejemplo de un proyecto

Visita el repositorio con demostraciones para el taller en:

Los archivos que contienen los proyectos son:

  • 📄 taller_1.qmd
  • 📄 taller_2.qmd
  • 📄 taller_3.qmd

Comunidades colaborativas en la ciencia de datos

R para todes

R y los paquetes de CRAN son software libre. Al ser gratuitos los hacen accesibles para una amplia gama de usuaries y organizaciones. Entre otras cosas, el código fuente abierto permite a las personas ver, modificar y distribuir el software de acuerdo a sus necesidades puntuales. Esto fomenta la colaboración y la innovación en la comunidad.

¡Gracias por participar!

¿Dudas? ¿Consultas?

Enlaces útiles

Introducción a R